How Novel Methods Can Help Discover More Information about Foodborne Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Considerable emphasis is being placed on quantitative risk assessment modelling as a basis for regulation of trade in food products. However, for models to be accurate, information about the behaviour of potential pathogens in foods needs to be available. The question is how to obtain this knowledge in a simple and cost effective way. One technique that has great potential is the use of reporter bacteria which have been genetically modified to express a phenotype that can be easily monitored, such as light production in luminescent organisms. Bacteria carrying these (lux) genes can easily be detected using simple luminometers or more sophisticated low light imaging equipment.By monitoring light output from these bacteria over time, it can easily be determined if the organism is growing (resulting in an increase in light emission), is dead (causing a decrease in light production) or is injured (light output remains constant). The use of imaging systems allows the response of bioluminescent bacteria to be studied directly on the food, making the technique even more useful. Applications of bioluminescence are discussed below and include use as reporters of gene expression; biocide efficacy and antibiotic susceptibility; sub-lethal injury; adhesion and biofilm formation; the microbial ecology of foods; pathogenesis; and as biosensors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».